​基于数学形态学的彩色细胞图像分割

资 源 简 介

​基于数学形态学的彩色细胞图像分割

详 情 说 明

在生物医学图像分析领域，从复杂背景中准确分割细胞结构是一项关键技术挑战。数学形态学提供了一套基于几何形状分析的强大工具，特别适合处理这类具有特定形态特征的图像对象。

核心处理流程通常始于色彩空间转换，将RGB图像转为更易分离颜色信息的空间。随后运用形态学基本操作（如膨胀、腐蚀）消除噪声并增强细胞边界，开闭运算能有效平滑轮廓。针对彩色图像的特殊性，算法需在多个颜色通道协同处理，或采用向量形态学方法直接处理色彩向量。

形态学重建技术对重叠细胞的分离效果显著，而分水岭算法结合形态学标记可解决细胞粘连问题。最终通过面积、圆形度等形态特征筛选，能排除背景残留的干扰结构。

这种方法在保持细胞形态完整性的同时，对光照不均和背景纹理有较强鲁棒性，为后续的细胞计数、形态测量等分析奠定基础。